快手算法工程师面经（2026 秋招·推荐方向）：笔试到 HR 面真题整理

整体节奏与感受

快手算法校招（推荐方向）流程是笔试 + 3 轮技术面 + HR 面，节奏快、代码要求硬：每一轮技术面都有手撕，且推荐系统的考察贯穿始终——毕竟短视频推荐就是快手的核心业务。项目环节最看重"你的改进带来了什么指标变化"，没有量化结果的项目会被快速略过。

笔试（约 120 分钟，3 题）

难度梯度明显：一道模拟签到题、一道二分边界（值域二分答案）、一道动态规划（类似打家劫舍变体）。全部 AC 门槛不低，两题半可进面。建议按"先过暴力再优化"的部分分策略打，别在第三题死磕。

一面：手撕与基础（约 60 分钟）

• 开场手撕：LRU 缓存，要求 get/put O(1)，写完追问线程安全怎么改。
• 第二道手撕：二叉树层序遍历变体（之字形），现场过用例。
• 复杂度分析——给三段代码现场判时间空间复杂度，含递归树分析。
• BFS 和 DFS 的适用场景，最短路为什么必须 BFS。
• 概率题：不均匀硬币如何产生均匀随机——经典比特映射法，考思维反应。

复盘要点：快手的代码题不难但要求一次写对——面试官盯着写，边界条件和测试用例要主动过。手撕母题每日用限时练习保持手感。

二面：模型基础（约 60 分钟）

• 机器学习基础：过拟合怎么处理——按数据/模型/训练三层展开，追问正则化的数学直觉。
• 逻辑回归和线性回归的区别，为什么不能用 MSE 做分类损失。
• 树模型的特征重要性怎么算、有什么坑，GBDT 和 XGBoost 的核心差异。
• 场景题：完播率预估用什么模型——从特征、目标定义（时长还是二分类）、评估指标三层作答。
• 手撕：反转链表进阶版随机一题，五分钟内完成。

复盘要点：二面考"基础是否成体系"，每个概念准备到能说清数学直觉，ML 八股按算法题库的模型题过一遍。

三面：推荐系统深度（约 50 分钟）

• 核心题：推荐为什么分召回和排序两阶段——从算力约束讲到漏斗目标差异，追问多路召回怎么配比。
• 短视频场景：用户刷了 10 条都没看，系统应该怎么反应——考实时反馈与探索利用。
• 冷启动怎么做：新用户新内容两条线分别讲策略。
• 大模型方向：RAG 的基本流程，在推荐里有什么想象空间——考察技术视野。
• 哈希类手撕一道作为收尾。

复盘要点：三面不要求真的做过推荐系统，但要求业务sense + 系统思维——把"为什么这样设计"讲清楚比背架构图重要。

HR 面（约 20 分钟）

为什么选快手（准备好对短视频推荐业务的观察）、对工作强度的看法、应届生的优势、base 北京意向、期望薪资。

备考清单（按优先级）

1. 手撕六大母题练到五分钟内零错误：LRU/链表/层序/二分/DP/哈希，见算法题库。
2. 推荐两阶段 + 冷启动 + 反馈实时性三个专题，各准备一套完整叙述。
3. ML 基础按"数学直觉级"准备：正则、损失函数、树模型差异。
4. 每天刷快手 30 分钟，对推荐体验形成自己的观察，三面 HR 面都用得上。